88比12！在攻克癌症这件事上，垂类AI比国际主流通用大模型和人类医生都在行？- 大数跨境

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2026-11-13

导读：“GPT-8攻克癌症”还没实现，这个国产医疗AI已经走在前面。

“GPT-8攻克癌症”尚未实现，国产医疗AI已在临床决策中崭露头角。

作者 | 王涵

编辑 | 漠影

攻克癌症是全球医学界的终极命题之一，人工智能正加速介入这一领域。近期，生物医药公司Generate Biomedicines利用Claude Code优化CAR-T疗法信号结构域，使免疫细胞活性显著提升。然而，通用大模型从知识整理走向临床诊疗仍面临巨大挑战。

近日，未来医生与国内顶级三甲医院胸外科联合开展复杂肺癌病例实验。结果显示，其医疗大模型MedGPT在方案评分上以88:12的胜率超越250名三甲医院医生，并全面领先GPT、Claude、Gemini等国际顶尖通用大模型。经MedGPT辅助后，医生制定的病例方案得分提升24.1%。

该成果引发业界高度关注。美国希望之城乳腺肿瘤内科主任Hope S. Rugo博士评价其为“肿瘤学领域的非凡进展”，中国医学科学院肿瘤医院李印教授则指出，这是临床医生迫切需要的医疗AI工具。

通用大模型擅长答题，难解复杂临床决策

通用大模型具备广泛的知识覆盖和推理能力，可辅助医生检索信息、整理病历。但在面对如肺癌等涉及多学科、患者个体差异大、指南推荐不明确或存在证据冲突的复杂病例时，仅靠生成逻辑连贯的回答无法解决核心问题。

真正的临床决策需将医学证据、患者状态、治疗路径及风险判断纳入统一框架，进行反复验证与比较。这对AI的系统化能力提出了更高要求。

针对此痛点，未来医生MedGPT通过EvidenceOS将医学文献拆解为结构化临床证据单元（CEU）。其肺癌证据库收录了1.3万余篇文献、20余万条CEU及43余万条证据关系，其中98.3%发表于2024至2026年，确保时效性。

在此基础上，MedGPT引入多专科智能体，分别提出基于指南的标准路径和基于前沿研究的探索路径。方案经过虚拟患者推演及五维对抗审查，从安全性、证据质量、风险等多维度修正，最终形成包含依据、备选方案及验证任务的完整建议。

实验选取40例真实、未公开的复杂肺癌病例，邀请来自27个省份三甲医院的250名医生参与，其中高级职称占比近六成。由20位资深专家制定240条评价规则（含40条安全红线），并通过盲法评审对方案进行打分。

在模型横向对比中，MedGPT综合评分达96.22，全面优于GPT-5.4、Claude Opus 4.7及Gemini 3.1 Pro等通用模型。这主要得益于其将医学指南、权威文献及临床规则纳入专门的知识与审核体系，更系统地组织证据并识别风险。

在人机对决中，MedGPT独立完成的方案在750次对比中有660次得分高于无辅助医生，胜率达88%。而在人机协作方面，使用MedGPT辅助的医生方案平均分从53.40提升至66.27，增幅达24.1%，显著优于仅使用检索辅助的效果。

实验PI梁教授指出：“未来可能不是AI淘汰医生，而是AI淘汰不会使用AI的医生。”随着患者通过各类工具获取医疗信息，医生需借助专业AI判断信息可靠性，并结合患者实际做出最终诊疗决策。

未来医生脱胎于医联集团，创始人王仕锐提出医疗AGI概念，旨在通过AI不仅复制顶级医生能力，更推动医学知识进化。

“继绝学”：将顶尖医生的诊疗能力规模化复制。通过AI整合专家知识、证据与经验，支持更多医生处理复杂病情，提升医疗服务可及性。

“开太平”：推动医学知识更新。通过AI组织证据、比较路径，从临床反馈中发现新问题，促进医学进步。

目前，未来医生已落地多个场景：

专家二诊与MDT：AI完成前期整理与路径比较，专家聚焦关键决策，提升效率。

连续专病管理：辅助动态复盘病情与治疗执行，实现以患者为中心的持续诊疗。

医保与商保服务：分析诊疗路径与执行情况，辅助识别不合理诊疗，优化资源配置。

OpenAI CEO Sam Altman曾设想依靠巨大算力治愈癌症，这符合Scaling Law逻辑。但在复杂临床场景中，单纯依靠算力与基础模型不足以解决问题。

医疗垂类AI的优势在于构建贴近医疗场景的系统：如何组织证据、比较路径、识别风险并适应个体差异。MedGPT通过系统化协同，实现了从给出答案到形成诊疗闭环的跨越。在真实医疗流程中建立闭环，才是迈向医疗AGI的关键。

【声明】内容源于网络

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